基于mysql5.7,innodb存储引擎
使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL语句，分析你的查询语句或是结构的性能瓶颈 在 select 语句之前增加 explain 关键字，MySQL 会在查询上设置一个标记，执行查询会返 回执行计划的信息，而不是执行这条SQL ，如果 from 中包含子查询，仍会执行该子查询，将结果放入临时表中
使用到的建表语句文末
explain select * from actor;
在查询中的每个表会输出一行，如果有两个表通过 join 连接查询，那么会输出两行
explain结果字段说明
1. id列
id列的编号是 select 的序列号，有几个 select 就有几个id，并且id的顺序是按 select 出现的 顺序增长的。 id列越大执行优先级越高，id相同则从上往下执行，id为NULL最后执行。
2. select_type列
select_type 表示对应行是简单还是复杂的查询。
1）simple：简单查询。查询不包含子查询和union
2）primary：复杂查询中最外层的 select
3）subquery：包含在 select 中的子查询（不在 from 子句中）
4）derived：包含在 from 子句中的子查询。MySQL会将结果存放在一个临时表中，也称为
派生表（derived的英文含义）
5）union：在 union 中的第二个和随后的 select
例：
因为我的mysql是5.7 需要关闭对衍生表的合并优化，否则看不见衍生表
set session optimizer_switch='derived_merge=off'; #关闭mysql5.7新特性对衍 生表的合并优化
set session optimizer_switch='derived_merge=on'; #还原默认配置
explain select (select 1 from actor where id = 1) from (select * from film where id = 1) der;
explain select * from actor union select * from film;
3. table列
这一列表示 explain 的一行正在访问哪个表。
当 from 子句中有子查询时，table列是<derivedN>格式，表示当前查询依赖 id=N 的查 询，于是先执行 id=N 的查询。
当有 union 时，UNION RESULT 的 table 列的值为< union 1,2>，1和2表示参与 union 的 select 行id。
4. partitions列
如果查询是基于分区表的 话，会显示查询将访问的分区
5. type列 较为关键
这一列表示关联类型或访问类型，即MySQL决定如何查找表中的行。
依次从最优到最差分别为：system > const > eq_ref > ref > range > index > ALL ，
一般来说，得保证查询达到range级别，最好达到ref ，
NULL：
mysql能够在优化阶段分解查询语句，在执行阶段用不着再访问表或索引。例如：在 索引列中选取最小值，可以单独查找索引来完成，不需要在执行时访问表
explain select min(id) from film;
const, system：
mysql能对查询的某部分进行优化并将其转化成一个常量。用于 primary key 或 unique key 的所有列与常数比较时，所以表最多有一个匹配行，读取1次，速度比较快。system是const的特例，表里只有一条数据为 system
explain select * from select * from film where id = 1;
第一条语句通过唯一主键索引查询，只有一条匹配数据，所以为const，第二个查询是在该结果基础上查询，这个结果只有一条数据，所以第二次查询直接是system。
eq_ref：
primary key 或 unique key 索引的所有部分被连接使用 ，最多只会返回一条符合 条件的记录。这可能是在 const 之外最好的联接类型了，简单的 select 查询不会出现这种 type。
explain select * from film_actor left join film on film_actor.film_id = film.id;
ref：
相比 eq_ref，不使用唯一索引，而是使用普通索引或者唯一性索引的部分前缀，索引要和某个值相比较，可能会找到多个符合条件的行。
1. 简单 select 查询，name是普通索引（非主键索引）
explain select * from film_actor where film_id = 1;
2.关联表查询，idx_film_actor_id是film_id和actor_id的联合索引，这里使用到了film_actor 的左边前缀film_id部分。
explain select film_id from film left join film_actor on film.id = film_actor.film_id;
range：
范围扫描，通常出现在 in(), between ,> ,<, >= 等操作中。使用一个索引来检索给定范围的行。
explain select * from actor where id > 1;
index：
扫描全表索引，这通常比ALL快一些。
explain select * from film;
ALL：
即全表扫描，意味着mysql需要从头到尾去查找所需要的行。通常情况下这需要增加索 引来进行优化了
explain select * from actor;
6. possible_keys列
这一列显示查询可能使用哪些索引来查找。
explain 时可能出现 possible_keys 有列，而 key 显示 NULL 的情况，这种情况是因为表中 数据不多，mysql认为索引对此查询帮助不大，选择了全表查询。
如果该列是NULL，则没有相关的索引。在这种情况下，可以通过检查 where 子句看是否可 以创造一个适当的索引来提高查询性能，然后用 explain 查看效果。
7. key列
这一列显示mysql实际采用哪个索引来优化对该表的访问。
如果没有使用索引，则该列是 NULL。如果想强制mysql使用或忽视possible_keys列中的索 引，在查询中使用 force index、ignore index。
8. key_len列
这一列显示了mysql在索引里使用的字节数，通过这个值可以算出具体使用了索引中的哪些 列。
举例来说，film_actor的联合索引 idx_film_actor_id 由 film_id 和 actor_id 两个int列组成， 并且每个int是4字节。通过结果中的key_len=4可推断出查询使用了第一个列：film_id列来执行索引查找。
explain select * from film_actor where film_id = 2;
key_len计算规则如下：
字符串
char(n)：n字节长度
varchar(n)：2字节存储字符串长度，如果是utf-8，则长度 3n + 2
数值类型
tinyint：1字节
smallint：2字节
int：4字节
bigint：8字节
时间类型 date：3字节
timestamp：4字节
datetime：8字节
如果字段允许为 NULL，需要1字节记录是否为 NULL
索引最大长度是768字节，当字符串过长时，mysql会做一个类似左前缀索引的处理，将前半部分的字符提取出来做索引。
9. ref列
这一列显示了在key列记录的索引中，表查找值所用到的列或常量，常见的有：const（常量），字段名（例：film.id）
10. rows列
这一列是mysql估计要读取并检测的行数，注意这个不是结果集里的行数。
11. filtered列
过滤了多少数据，占比
12. Extra列 较为关键
这一列展示的是额外信息。常见的重要值如下：
1） Using index：使用覆盖索引
我们知道Innodb,普通索引叶子节点存放的是主键索引，所以我们通过普通查找最后需要查找数据，最后还需要到主键索引树上面去取数据，但是如果如果我们查询的字段本身在普通索引树上面就存在的，那么就不需要再回主键索引树取数据了；包括排序也是如此，可以直接使用索引的排序。
explain select name from film where name = "film0";
2） Using where：使用 where 语句来处理结果，查询的列未被索引覆盖
explain select * from actor where name = 'a';
3） Using index condition：查询的列不完全被索引覆盖，where条件中是一个前导列的范围；
explain select * from film_actor where film_id > 2;
4） Using temporary：mysql需要创建一张临时表来处理查询。出现这种情况一般是要进行 优化的，首先是想到用索引来优化。
explain select distinct name from actor;
actor.name没有索引，此时创建了张临时表来distinct
film.name建立了idx_name索引，此时查询时extra是using index,没有用临时表
explain select distinct name from film;
5） Using filesort：将用外部排序而不是索引排序，数据较小时从内存排序，否则需要在磁盘完成排序。这种情况下一般也是要考虑使用索引来优化的。
actor.name未创建索引，会浏览actor整个表，保存排序关键字name和对应的id，然后排序name并检索行记录
explain select * from actor order by name;
film.name建立了idx_name索引,此时查询时extra是using index，因为索引本来就是排好序的数据结构，直接使用索引的排序即可
explain select * from film order by name;
6） Select tables optimized away：使用某些聚合函数（比如 max、min）来访问存在索引 的某个字段
explain select min(id) from film;
建表sql：
DROP TABLE IF EXISTS `actor`; CREATE TABLE `actor` ( `id` int(11) NOT NULL, `name` varchar(45) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `actor` (`id`, `name`) VALUES (1,'a'), (2,'b'), (3,'c'); DROP TABLE IF EXISTS `film`; CREATE TABLE `film` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_name` (`name`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `film` (`id`, `name`) VALUES (3,'film0'),(1,'film1'),(2,'film 2'); DROP TABLE IF EXISTS `film_actor`; CREATE TABLE `film_actor` ( `id` int(11) NOT NULL, `film_id` int(11) NOT NULL, `actor_id` int(11) NOT NULL, `remark` varchar(255) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`), KEY `idx_film_actor_id` (`film_id`,`actor_id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; INSERT INTO `film_actor` (`id`, `film_id`, `actor_id`) VALUES (1,1,1), (2,1,2),(3,2,1);